• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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• pp.311-318
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• 2005

이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 축정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권4호
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• pp.406-419
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• 1999

RSA와 같은 공개키 암호시스템(public-key cryptography system)에서는 512 비트 또는 그 이상 큰수의 모듈러 곱셈 연산을 수행하여야한다. 본 논문에서는 Montgomery 알고리즘을 이용하여 모듈러 곱셈을 수행하는 두 가지의 고정-크기 선형 시스톨릭 어레이를 설계하고 분석한다. 제안된 임의의 고정-크기 선형 시스톨릭 어레이와 파이프라인된 고정-크기 선형 시스톨릭 어레이는 최적의 문제-크기 선형 시스톨릭 어레이로부터 LPGS(Locally Parallel Globally Sequential)분할방법을 적용하여 설계한다. VHDL 시뮬레이션 결과, 밴드이 크기를 4로 하여 분할 시 문제-크기 어레이와 비교하면 수행시간의 지연이 없었으며,어레이의 크기도 1/4로 줄일 수 있었다. 제안된 시스톨릭 어레이는 크기에 제한을 갖는 스마트카드 등에 이용될수 있을 것이다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.51-53
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• 2008

DFIG(Doubly Fed Induction Generator)를 이용한 풍력 발전 시스템의 경우 고정자 측에 발전된 유효전력 및 무효전력 제어를 위해 회전자 전류제어가 필요하다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘을 통해 DFIG의 고정자 전류에 발생한 전류 리플을 분석하고 보상 성분을 회전자 전류 제어에 반영함으로써 고정자 전류 리플을 저감시켰다. 제안된 알고리즘은 실험을 통해 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.1240-1245
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• 2004

본 논문에서는 움직임 영역의 추적 및 움직임 물체의 추출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 카메라의 움직임이 고정되어있는 감시카메라나 비디오폰과 같은, 배경이 고정된 시스템으로 가정하였다. 제안된 움직임 영역검색 알고리즘을 이용하여 움직임부분을 먼저 찾은 후, 움직임영역 안에서 다시 움직임 물체만을 분할하는 기법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노이즈에 대해 보다 강인한 특성을 가지며 움직임영역의 추적 및 추출이 효율적으로 수행되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.99-102
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• 2000

전통적인 job shop 일정계획문제는 NP_hard 문제로 조합최적화 문제이다 일반적인 가정은 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어 있다는 것이다. 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제는 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어져 있지 않다는 것이다. 이러한 경우에 전통적인 job shop 문제를 복잡하게 만든다. 경로 유연성을 가지는 job shop 문제도 NP-hard 문제이다. 그러므로 휴레스틱이나 AI 기법들을 사용하는 하는 것이 불가피하게 되었다. 유전 알고리즘은 매우 복잡한 조합 최적화문제인 job shop 일정계획문제에 적용되어지고 있다. 이 논문은 최대완료시간(makespan)으로 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제를 풀기 위한 유전 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제에 대한 정의를 내리고 유전 알고리즘을 구축하기 위한 첫 단계로 유전적 표현 즉, 개체 표현방법에 대해 설명하고 유전 연산자의 소개 그리고 알고리즘 재생과정을 제시하고 수치실험을 통해 알고리즘이 양질의 일정계획을 찾을 수 있다는 것을 보이고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.198-204
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• 2012

무선센서 네트워크의 계층구조형 클러스터링 알고리즘은 센서노드의 효율적인 관리를 위해서 다양한 분야에 사용하고 있다. 계층형 클러스터링 구조에 많이 사용되는 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)는 확률 함수식을 사용하기 때문에 클러스터 헤드노드의 선출 개수가 일정하지 않다. 본 논문에서는 LEACH 알고리즘의 단점을 보완하여 매 라운드마다 고정된 개수의 클러스터 헤드노드를 선출하는 i-LEACH 알고리즘을 제안한다. i-LEACH(improved-LEACH)는 BS이 고정된 개수의 클러스터 헤드노드를 선출하여 네트워크 전체에 통보하기 때문에 클러스터링 구성과정의 네트워크 트래픽량을 줄일 수 있고, 네트워크의 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 제안한 i-LEACH와 LEACH를 시뮬레이션 한 결과 i-LEACH에서는 클러스터 헤드노드의 선출과정이 제외되었기때문에 LEACH 보다 소비된 전력량은 25%, 네트워크 트래픽 량은 16% 향상되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.397-402
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습 파라미터를 이용한 효율적인 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 엔트로피 최적화 함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 학습율과 모멘트를 역혼합행렬의 경신 상태에 따나 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문과 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문과 영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 특히 제안된 알고리즘은 문제의 규모가 클수록 분리성능과 분리속도의 개선 정도가 큼을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.381-386
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• 2004

본 논문에서는 첨도가 추가된 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 의한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 첨도의 추가는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이고, 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 성분의 빠른 분석과 우수한 분석성능을 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512\times512$ 픽셀을 가지는 8개의 혼합영상의 분리에 각각 적용하여 실험한 결과, 제안된 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 기존의 기법에서 알고리즘의 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.17-21
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• 2002

적응신호처리 분야에서 LMS알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 고속적응알고리즘을 제안, 적응잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.344-352
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• 2003

본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.